La ingeniería civil se encuentra inmersa en un proceso de transformación profunda, impulsada por los avances en inteligencia artificial (IA) y tecnologías digitales emergentes. Estas innovaciones están redefiniendo los procesos de diseño y la gestión y operación de las infraestructuras, lo que permite la implementación de soluciones más eficientes, sostenibles y seguras. En este contexto, resulta imperativo explorar las principales tendencias que delinearán el futuro del sector en los próximos años, así como los desafíos que deberán superarse para lograr una adopción exitosa y generalizada.
Este artículo examina el impacto transformador de la IA y las tecnologías digitales en la ingeniería civil. Se destacan tendencias futuras clave como la creación de infraestructuras inteligentes con monitorización en tiempo real, el diseño generativo y la planificación asistida por inteligencia artificial. También se aborda el uso de la IA para la construcción sostenible, la proliferación de máquinas autónomas y robótica, y la mejora de la colaboración entre humanos y máquinas mediante la inteligencia aumentada. El documento también detalla los principales desafíos para la adopción exitosa de la IA, como la calidad de los datos, la integración con sistemas existentes, las consideraciones éticas y la escasez de talento. Por último, se destaca la importancia de abordar estos desafíos para lograr una transformación integral y sostenible del sector.
Tendencias futuras
La primera gran línea de evolución es la de las infraestructuras inteligentes, donde la IA combinada con el Internet de las Cosas (IoT) permitirá monitorizar en tiempo real el estado de puentes, túneles y redes de transporte, y adaptar automáticamente parámetros como la iluminación, el drenaje o la ventilación según la demanda.
El diseño generativo y la planificación asistida por IA tienen el potencial de transformar significativamente las etapas iniciales del proceso de diseño. Mediante algoritmos capaces de explorar un amplio espectro de alternativas, se optimizarán los criterios de costo, consumo de material y rendimiento estructural, reduciendo la subjetividad y acelerando la toma de decisiones.
En el ámbito de la construcción sostenible, la IA aportará análisis avanzados de consumo energético y huella de carbono, facilitando la selección de materiales y métodos constructivos de menor impacto ambiental, así como el dimensionado óptimo de sistemas de climatización y redes de servicios.
El despliegue de las máquinas autónomas y la robótica de obra continuará su curso: excavadoras, camiones y drones operarán con escasa supervisión humana, ejecutando movimientos precisos y recolectando datos topográficos que retroalimentan modelos predictivos de rendimiento y seguridad.
La colaboración entre humanos y máquinas se potenciará a través de la inteligencia aumentada, permitiendo a los profesionales liberarse de tareas repetitivas para enfocarse en la supervisión e interpretación de los resultados generados por sistemas de IA, combinando intuición y rigor analítico.
Las analíticas predictivas alcanzarán nuevas cotas de sofisticación, ofreciendo a los gestores de proyecto visibilidad temprana de desviaciones de costes, plazos y riesgos, y sugiriendo medidas preventivas basadas en patrones históricos.
La tecnología blockchain se explorará como garante de la trazabilidad, la transparencia y la inmutabilidad de los registros de obra, contratos y certificaciones, mitigando fraudes y disputas al proteger la integridad de los datos.
El edge computing permitirá procesar la información localmente en la obra —por ejemplo, en drones o en nodos IoT—, reduciendo la latencia y garantizando una respuesta inmediata en aplicaciones críticas, como la detección de fallos estructurales.
Los gemelos digitales, réplicas virtuales permanentemente actualizadas de activos reales, se consolidarán para simular escenarios de mantenimiento, rehabilitación y operación, optimizando ciclos de vida y costes asociados.
Por último, la personalización de soluciones IA permitirá adaptar herramientas y modelos a las necesidades específicas de cada proyecto, lo que facilitará una adopción más ágil y homogénea.
Retos asociados
No obstante, la plena materialización de estas tendencias se enfrenta a múltiples desafíos. En primer lugar, es preciso señalar que la calidad y la disponibilidad de los datos siguen siendo insuficientes. Los proyectos de gran envergadura generan información dispersa y heterogénea, lo que dificulta el entrenamiento fiable de modelos.
La integración con sistemas existentes, tales como software de gestión, bases de datos heredadas o flujos de trabajo manuales, puede ocasionar interrupciones en la operativa y en los cronogramas establecidos. Por lo tanto, se hace necesario implementar estrategias de migración y adaptación progresiva.
Las consideraciones éticas y el sesgo algorítmico obligan a implementar mecanismos de transparencia y gobernanza que garanticen la rendición de cuentas y la equidad en decisiones críticas.
La escasez de talento experto en IA y construcción limita la creación, el despliegue y el mantenimiento de estas soluciones, apuntando a la necesidad de planes de formación duales en ingeniería y ciencia de datos.
La ausencia de marcos regulatorios y legales claros genera incertidumbre en cuanto a las responsabilidades, licencias y cumplimiento normativo en caso de fallos o litigios.
El coste inicial de adquisición e implementación de tecnologías IA puede resultar prohibitivo para las pequeñas y medianas empresas (PYMES) y proyectos con márgenes ajustados. Por ello, es importante demostrar el retorno de la inversión a medio y largo plazo.
La privacidad y la seguridad de los datos, cada vez más extensos y sensibles, requieren arquitecturas robustas que eviten fugas y ciberataques, especialmente cuando se integran sensores IoT y servicios en la nube.
Los problemas de interoperabilidad entre plataformas, estándares y formatos de datos comprometen la colaboración multidisciplinar y el intercambio fluido de información.
La adaptación al ritmo vertiginoso de la evolución tecnológica exige un aprendizaje continuo y revisiones frecuentes de las infraestructuras de TI para no quedarse obsoletos.
Finalmente, la resistencia al cambio por parte de profesionales y directivos puede frenar la adopción, subrayando la importancia de campañas de sensibilización y casos de éxito tangibles.
Conclusión
El futuro de la IA en ingeniería civil se perfila como un escenario de grandes oportunidades para la creación de infraestructuras más inteligentes, eficientes y sostenibles. No obstante, es imperativo que se aborden con éxito los desafíos técnicos, éticos y organizativos para evitar que la implementación de estas tecnologías se limite a proyectos aislados y, en cambio, promueva una transformación integral y sostenible del sector.
Glosario de términos clave
- Inteligencia artificial (IA): Sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas, aprendiendo de la información que procesan.
- Internet de las cosas (IoT): Red de objetos físicos (“cosas”) integrados con sensores, software y otras tecnologías que les permiten recopilar e intercambiar datos.
- Infraestructuras inteligentes: Estructuras físicas (puentes, túneles, redes) equipadas con tecnología para monitorear y adaptar su funcionamiento en tiempo real.
- Diseño generativo: Proceso de diseño que utiliza algoritmos para explorar múltiples soluciones basadas en un conjunto de parámetros y restricciones definidos.
- Construcción sostenible: Prácticas de construcción que minimizan el impacto ambiental, optimizan el uso de recursos y consideran el ciclo de vida completo de las estructuras.
- Máquinas autónomas: Equipos o vehículos capaces de operar sin supervisión humana directa, utilizando sensores y software para tomar decisiones.
- Robótica de obra: Uso de robots para ejecutar tareas en el sitio de construcción, a menudo repetitivas o peligrosas para los humanos.
- Inteligencia aumentada: Enfoque que combina las capacidades de la inteligencia artificial con la inteligencia humana para mejorar el rendimiento y la toma de decisiones.
- Analíticas predictivas: Empleo de datos históricos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros.
- Blockchain: Tecnología de registro distribuido que permite transacciones transparentes, seguras e inmutables.
- Edge Computing: Procesamiento de datos cerca de donde se generan (en el “borde” de la red) en lugar de enviarlos a un centro de datos central.
- Gemelos digitales: Réplicas virtuales de activos físicos, procesos o sistemas que se actualizan en tiempo real y pueden usarse para simulación y análisis.
- Sesgo algorítmico: Error sistemático en un algoritmo que produce resultados injustamente discriminatorios o sesgados.
- Interoperabilidad: Capacidad de diferentes sistemas, plataformas o software para trabajar juntos e intercambiar datos sin problemas.
- Resistencia al cambio: Falta de disposición de individuos u organizaciones para adoptar nuevas tecnologías, procesos o formas de trabajar.
Referencias:
DONAIRE-MARDONES, S.; BARRAZA ALONSO, R.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V.; MARTÍNEZ-SEGURA, M.A. (2024). Innovación educativa con realidad aumentada: perspectivas en la educación superior en ingeniería. En libro de actas: X Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 11 – 12 de julio de 2024. DOI: https://doi.org/10.4995/INRED2024.2024.18365
GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532
FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Integration of the structural project into the BIM paradigm: a literature review. Journal of Building Engineering, 53:104318. DOI:10.1016/j.jobe.2022.104318.
YEPES, V.; KRIPKA, M.; YEPES-BELLVER, L.; GARCÍA, J. (2023). La inteligencia artificial en la ingeniería civil: oportunidades y desafíos. IC Ingeniería Civil, 642:20-23.
